python脚本的CPU使用率

时间:2017-06-19 18:49:08

标签: python linux console

是否可以检查简单脚本的CPU使用情况?

例如:如何以100%的打印次数获取CPU使用率“hello world!” ?

目前我正在控制台中获取执行时间:

time -p python script.py

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

如果您使用的是unix机器,您可以随时在新终端中打开top,然后在运行python程序时观察%的使用情况。或者,您可以使用一些第三方库。

以下是Benchmark

示例(取自py package index)。

程序:

from benchmarker import Benchmarker

## specify number of loop
with Benchmarker(1000*1000, width=20) as bench:
    s1, s2, s3, s4, s5 = "Haruhi", "Mikuru", "Yuki", "Itsuki", "Kyon"

    @bench(None)                ## empty loop
    def _(bm):
        for i in bm:
            pass

    @bench("join")
    def _(bm):
        for i in bm:
            sos = ''.join((s1, s2, s3, s4, s5))

    @bench("concat")
    def _(bm):
        for i in bm:
            sos = s1 + s2 + s3 + s4 + s5

    @bench("format")
    def _(bm):
        for i in bm:
            sos = '%s%s%s%s%s' % (s1, s2, s3, s4, s5)

结果:

$ python example.py -h              # show help
$ python example.py -o result.json
## benchmarker:         release 4.0.0 (for python)
## python version:      3.4.2
## python compiler:     GCC 4.8.2
## python platform:     Linux-3.13.0-36-generic-x86_64-with-debian-jessie-sid
## python executable:   /opt/vs/python/3.4.2/bin/python
## cpu model:           Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v2 @ 2.50GHz  # 2494.050 MHz
## parameters:          loop=1000000, cycle=1, extra=0

##                        real    (total    = user    + sys)
(Empty)                 0.0236    0.0200    0.0200    0.0000
join                    0.2779    0.2800    0.2800    0.0000
concat                  0.3792    0.3800    0.3800    0.0000
format                  0.4233    0.4300    0.4300    0.0000

## Ranking                real
join                    0.2779  (100.0) ********************
concat                  0.3792  ( 73.3) ***************
format                  0.4233  ( 65.6) *************

## Matrix                 real    [01]    [02]    [03]
[01] join               0.2779   100.0   136.5   152.3
[02] concat             0.3792    73.3   100.0   111.6
[03] format             0.4233    65.6    89.6   100.0

答案 1 :(得分:0)

您需要psutil模块。

import psutil
print(psutil.cpu_percent())

答案 2 :(得分:0)

您可以做的一件事是使用timeit并找出执行和完成程序的时间差异。例如:

import timeit
start_time = timeit.default_timer()
print("Hello World")
print("Hello World")
print("Hello World")
end_time = timeit.default_timer()
print (end_time - start_time)